Cтраница 2
Интерес к линейному программированию пробудили задачи исследования операций, для которых типичны условия неотрицательности переменных. [16]
Составляем первую жорданову таблицу ( табл. 1); поскольку на переменные х / наложены условия неотрицательности, исключения их не требуется, так что сразу можно приступать к отысканию опорного плана. [17]
Отличие такой формулировки от исходной заключается в том, что здесь на все переменные yj наложены условия неотрицательности, а на исходные переменные я / их не накладывали. [18]
Задача (3.92) - (3.96) является задачей многоэтапного стохастического программирования, модель которой помимо критерия оптимальности (3.92) содержит условия неотрицательности переменных (3.96), детерминированные (3.93), жесткие вероятностные (3.94) и безусловно статистические (3.95) ограничения. [19]
Каноническая форма задачи характеризуется следующими тремя признаками: 1) однородная система ограничений в виде системы уравнений; 2) однородные условия неотрицательности, распространяющиеся на все переменные, участвующие в задаче, и 3) максимизация линейной функции. В данной задаче нарушены все эти три признака. [20]
Каноническая форма задачи характеризуется следующими тремя признаками: 1) однородная система ограничений в виде системы уравнений; 2) однородные условия неотрицательности, распространяющиеся на все переменные, участвующие в задаче, и 3) максимизация, линейной функции. В данной задаче нарушены все эти три признака. [21]
В этом случае разделим систему т ограничений на суженную координирующую задачу, включающую R ( R С т) линейных ограничений, и подзадачу, куда входят остальные ( т - R) линейных ограничений, а также условия неотрицательности переменных. Такая декомпозиция ( разложение) задачи нередко целесообразна по двум причинам. Во-первых, размерность задачи, определяемая числом ограничений т, может оказаться слишком большой для той ЭВМ. Во-вторых, т - R ограничений, входящие в S. Поскольку имеются разные способы разложения задачи линейного программирования, приводимое ниже изложение является скорее пояснением, чем исчерпывающим рассмотрением подхода. [22]
Она, в принципе, предоставляет возможность выбора комбинации благ, лежащих внутри бюджетного множества. Условия неотрицательности искомых переменных сформулированы в явном виде. Так как целевая функция квазивыпукла вверх, а ограничения являются линейными, то условия Куна - Танкера являются как необходимыми, так и достаточными для максимума. [23]
Второе и четвертое ограничения выражены в виде равенств, так как соответствующие им переменные х2 и xt не подчинены условиям неотрицательности. Условия неотрицательности в двойственной задаче наложены только на переменные 02 и у3, так как им соответствуют в исходной задаче ограничения в виде неравенств. [24]
Соотношения ( 2) образуют систему ограничений и включают в себя условия неотрицательности переменных, если такие условия имеются. Условия неотрицательности переменных могут быть заданы и непосредственно. [25]
Она, в принципе, предоставляет возможность выбора комбинации благ, лежащих внутри бюджетного множества. Условия неотрицательности искомых переменных сформулированы в явном виде. Так как целевая функция квазивы-пукла вверх, а ограничения являются линейными, то условия Куна - Таккера являются как необходимыми, так и достаточными для максимума. [26]
При этом D может стремиться к D произвольным образом: либо сразу во всех направлениях, либо же в различных направлениях последовательно. Из условия неотрицательности функции f ( x, у) следует, что если предел ( конечный или бесконечный) существует для какой-либо одной последовательности областей D, то он существует и для любой другой последовательности и эти пределы равны между собой. Если этот предел конечный, то интеграл называется сходящимся; в противном случае - расходящимся. [27]
Задачей линейного программирования называется задача нахождения максимума ( или минимума) линейной функции от переменных, подчиненных линейным ограничениям. Традиционно выделяют условия неотрицательности переменных, которые часто встречаются в задачах экономического характера и для соблюдения которых стандартные алгоритмы линейного программирования специальным образом подготовлены. [28]
Xn наложены условия неотрицательности. Задачи, в которых эти условия отсутствуют, сводятся к такой формулировке с помощью простого преобразования. [29]
Область допустимых значений определяется ограничениями, вытекающими из характера задачи. Сюда относятся условия неотрицательности чисел особых точек и наличия на диаграмме хотя бы одного устойчивого и неустойчивого узла. Кроме того, учитывая имеющийся экспериментальный материал, целесообразно ограничиться только такими случаями, когда в одной двойной системе имеется не более одного экстремума поверхностного натяжения. [30]